無人公車開放免費試乘,預約方式、路線一次看!究竟「幽靈巴士」是怎麼開的?
無人公車開放免費試乘,預約方式、路線一次看!究竟「幽靈巴士」是怎麼開的?

9月28日更新:

信義路5G自駕巴士開放預約試乘了!這輛行駛路線全國最長的自駕巴士貫串台北市中正、大安、信義區,由遠傳全線覆蓋5G訊號,導入V2X應用、車內影像分析。

預約須知

試營運期間,民眾可在揪巴士JOBUS預約專網上面進行預約,選擇所要搭乘區段頁面,點選人數(一次預約最多可5人)及日期即可預定,進入資料頁面並填寫姓名、所在地區、電話及信箱即可完成預定。信箱將會收到含qrcode之試乘體驗券,當日持試乘體驗券及電子票證至現場搭乘即可。

另外,必須在前1日24:00前完成預約。
Ex.預計搭乘9/29(二) 00:30班次,可在9/28(一) 23:59前完成預約訂購

### 試乘體驗路線分為6區段,車輛會在前5分鐘到達站點並準時發車。(路線見下圖)
- 第一段:台北101→信義敦化
- 第二段:信義敦化→信義新生
- 第三段:信義新生→信義杭州
- 第四段:信義杭州→信義新生
- 第五段:信義新生→信義敦化
- 第六段:信義敦化→信義光復

5G自駕巴士路線圖。(點圖可放大)

### 搭乘是否需要付費?(如何收費?如何付款?)

試乘體驗為0元體驗,歡迎民眾試乘後填寫問券回饋,讓自駕車服務更貼近民眾需求。民眾可在揪巴士自駕車試乘體驗網站進行預約,完成預約即可收到試乘體驗qrcode券,當日持試乘體驗券及電子票卡(ex.悠遊卡等)至現場搭乘即可。

持試乘體驗券至公車站候車,上車時將體驗券出示給工作人員看即可,上下車刷電子票證(ex.悠遊卡),0元付款紀錄上下車站點。

正式上路時的時速為多少?

現階段測試時速為15公里/小時,計劃期間也將進行20及30公里/小時的測試。

正式上路時的頭、末班車時間?

信義路自駕巴士試乘體驗階段頭班車為00:30由台北101(信義路)發車至信義敦化站,末班車為02:00由信義敦化發車至信義光復站。

試乘消費者是否有保險?

試乘體驗的乘客皆有保險,所保之項目與汽車客運業的項目一致,包含強制汽車責任險、第三責任險附加自動駕駛車輛測試保險及乘客體傷責任險。

自駕車結合5G,打造新商模

今年5月開始,台北市政府啟動「台北市信義路公車專用道自駕巴士創新實驗計畫」,與成立兩年的新創公司台灣智慧駕駛(以下簡稱台智駕)合作,展開為期一年的夜間自駕巴士測試。

基於安全考量,測試初期時速約10~20公里,會視情況調整測試速度與時間。如果測試結果良好,最快將於9月提供一般民眾體驗、試乘自駕巴士。

一台無人小巴,結合了多家企業的技術與資源。首先,小巴的車體由創奕能源提供,這家車輛製造商已包辦全台超過半數的電動巴士;車輛線傳控制,由奕兆綠能負責;圖資,出自興創知能;感知器,是汽車電子大廠輝創的產品;自駕車上路前的測試和驗證,則是採用NVIDIA DRIVE自駕車開發平台。

自駕公車
北市府與台智駕合作,展開夜間自駕巴士測試,測試初期時速約10~20公里,最快將於9月提供一般民眾體驗、試乘自駕巴士。
圖/ 台智駕

負責軟體開發的台智駕,負責將這些來自各方的軟硬體系統整合在一起。團隊專長是能將運算系統、鏡頭、雷達、光達等設備,快速整合到一輛現有的電動車上,讓它活起來。

台智駕是國內少數100%系統自主研發,硬體國產自製率近70%的自駕車團隊 。

2018年10月,遠傳電信加入5G汽車通訊技術聯盟(5GAA),成為台灣首家加入的電信業者,積極尋找車聯網應用,做為5G的實驗場景;過去曾有過4G訊號合作經驗的台智駕,便是合作夥伴首選。

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台灣智駕公司執行長沈大維指出,自駕車產業因為5G產生創新服務模式,透過V2X技術,讓車輛之間可以彼此溝通,並結合串流多媒體,在車內提供沉浸式廣告。
圖/ 侯俊偉攝影

台智駕執行長沈大維表示,對自駕車產業來說,5G帶來最大的變革,除了安全效率的提升之外,更重要的是創新服務模式的產生。

他舉例說,由於自駕巴士的實驗路線會經過台北景福門,曾有文創業者提案,希望能在車內天花板與窗戶上安裝顯示器,當車子行經景福門時,可以將老台北的街景投射在螢幕上,5G可提供即時串流與高畫質,在車內打造沉浸式體驗,平時也能投放資訊與廣告。這就是未來5G與自駕車結合的應用場景之一。

由於自駕車已具備一套安全檢測感測器、影像辨識系統和演算法,純粹以車輛本身的運行來看,即使沒有連結網路
由於自駕車已具備一套安全檢測感測器、影像辨識系統和演算法,純粹以車輛本身的運行來看,即使沒有連結網路,車輛還是具有辨識周遭環境的能力。
圖/ 台智駕

現階段自駕車會用到網路之處,主要在於車子與道路設備的資訊交換,像是透過路口的攝影機,偵測是否有人、車經過,並將資訊即時回傳給自駕車判斷。

「從路端到車端,走4G的架構也行,只是會有些小延遲。」使用5G訊號以後,傳輸速度更快、效率更提升,但實際上差異不大,「車子只要在接近路口時,可以減低速度就好。」

透過人、車、物體發出訊號,掌握相對位置

那麼5G對自駕車產業更實質的助益何在?沈大維指出,關鍵在於車聯網(V2X)。

V2X是Vehicle-to-Everything的縮寫,可以再細分為車對車(V2V)、車對基礎設施(V2I)、車對人(V2P)、車對摩托車(V2M )這幾大類別,指車子和物體都能發出訊號,透過通訊技術掌握相對位置,不至於因為視線死角,釀成車禍意外。

假設A車輛正以時速90公里前行,B車突然出現在前方路口,雙方透過V2V(車對車)交流,讓A、B車輛同時減速,避免事故。

「V2X有助於自駕車更快實現。」沈大維解釋,目前自駕車仍需仰賴路上安裝的感測器,協助偵測前方路口是否有人車,一旦V2X技術趨於成熟,就能與行人手上的穿戴裝置、腳踏車等進行P2P(端到端)溝通,就算沒有感測器,還是能做到資訊交換。

台灣智駕公司執行長沈大維
未來每個裝置都可以互相溝通,這才是5G的優勢。

而當裝置都能接上5G訊號,就能加快資訊共享,沈大維希望,接下來可以有機會在信義路上展開車聯網(V2X)局部測試,為創造更多新商業模式與服務暖身,展現5G真正價值。

責任編輯:張庭銉、林美欣

關鍵字: #自動駕駛
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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